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Big Data, la clave para conocer mejor al cliente

Big Data, la clave para conocer mejor al cliente
#tecnología
#otros
28 de junio de 2016
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Big Data, la clave para conocer mejor al cliente

El 30% de las transacciones vía internet en Estados Unidos ya se realiza a través de dispositivos móviles, y datos actuales indican que el comercio electrónico está creciendo en un 300% anual. En tanto, en la Argentina el 11% de las operaciones del 2015 se efectuaron mediante smartphones y tablets, y este porcentaje está aumentado a un ritmo acelerado.

En este contexto, tanto los directores de marketing como los responsables de los canales de digitales no pueden ignorar el rol que cumplen las tecnologías móviles para alcanzar sus objetivos de negocio. Con este simple ejemplo se evidencia lo valioso que es la Big Data para conocer los hábitos de los consumidores y que las organizaciones se acerquen a ellos de la manera más apropiada. Las soluciones de “Big Data” permiten la recopilación y el análisis a gran velocidad de inmensos volúmenes de datos de todo tipo, con el objetivo de conocer mejor al cliente.

Big Data y sus desafíos

Sin dudas, contar con Big Data no conduce automáticamente a ejercer un mejor marketing, pero tiene el potencial de hacerlo ya que permite la obtención de datos más precisos para tomar decisiones fundamentales en base a información precisa, por caso, cuál es el perfil de los clientes, qué quieren, qué les disgusta, dónde están y cuándo desean ser contactados. Estas herramientas también ayudan a descubrir qué influye en la lealtad de los consumidores y permiten optimizar las acciones de marketing a través de pruebas, mediciones y análisis exhaustivos. Sin embargo, los principales retos vinculados con el correcto uso de estas soluciones tecnológicas pueden ser especialmente difíciles para quienes trabajan en marketing si es que no tienen conocimientos en la interpretación y gestión de la información presentada por las plataformas: si hay algo que abunda, son los datos. Por eso, es preciso identificar cuáles son los que realmente sirven para conocer mejor al cliente. En definitiva, si bien trabajar con Big Data a veces puede parecer abrumador, quien domine esta disciplina puede marcar la diferencia. Por otra parte, nunca está de más recordar la importancia de compartir la información obtenida gracias a la tecnología con aquellos que pueden usarla: No solos los directores de marketing necesitan datos relevantes para plantear los próximos pasos estratégicos a implementar: los gerentes de las sucursales, el personal de los centros de atención telefónica y los ejecutivos de ventas, entre muchos otros, deben saber las características de los consumidores para posicionarse cada día mejor. El desafío de la importancia de saber interpretar bien los datos del mercado está planteado. La buena noticia es que los conocimientos en la materia no solo pueden adquirirse rápidamente, sino que los resultados de implementarlos en la práctica profesional se evidencian inmediatamente.

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Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

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¿Por qué estudiaste en Digital House?Elegí Digital House porque varias personas me recomendaron la institución, y de hecho, estudiar en Digital House fue una de las mejores cosas que me pasaron en la vida porque el campus es genial, aprendí a programar aplicaciones móviles Android y conseguí empleo rápidamente.¿Qué te parecieron los profesores?Los profesores son muy buenos. Cada vez que alguien tiene una duda la resuelven en dos minutos, y el material que ofrecen para trabajar es increíble.¿Cómo fue tu experiencia de búsqueda laboral?Esto fue todo una sorpresa porque tuve una recomendación por parte del profesor, y al otro día me llamaron para una entrevista, y luego de ir a esa cita me pidieron que me realice el examen pre-ocupacional para entrar. Para este proceso, el programa de Desarrollo Profesional de Digital House me ayudó un montón porque me permitió mejorar mi perfil en LinkedIn y a optimizar mi CV.¿Recomendarías estudiar en Digital House?Totalmente, porque los cursos que imparten te dan las herramientas para trabajar en cualquier ámbito en el que uno se quiera desarrollar con respecto a la programación.

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Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web

Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer click acá.